机器视觉及相关产业近年来逐渐兴起，大大提高了大批量产品的检测精度与检测速度。本书聚焦机器视觉精密测量技术，主要内容包括机器视觉精密测量系统的构建、机器视觉测量坐标系的建立、机器视觉测量系统的标定与补偿、微米级亚像素边缘定位算法等关键核心技术。同时，作者将课题组十几年的实战经验毫无保留地分享给从业者与在校学生，详细论述了中小模数直齿圆柱齿轮的齿距偏差、齿廓偏差以及齿轮泵中间体、机油泵零件和磨削样板等2D零件的机器视觉检测方案与详细实施过程。

本书适合检测、机械电子、自动化等专业的高校师生学习，也可供从事机器视觉精密测量的工程技术人员参考。

前言

第1章绪论

1.1 机器视觉

1.1.1机器视觉理论框架的建立

1.1.2 机器视觉系统的基本构成

1.1.3 机器视觉的应用

1.2机器视觉精密测量

1.3 机器视觉测量技术的发展

第2章机器视觉精密测量系统

2.1机器视觉测量硬件系统

2.1.1工业 相机

2.1.2镜头

2.1.3 光源

2.1.4 图像采集卡

2.1.5 机械运动模块.

2.2 机器视觉测量坐标系

2.2.1坐标系 的建立

2.2.2坐标系之间 的坐标变换

2.3 机器视觉测量系统的误差来源

2.3.1成像模型误差

2.3.2透 视误差.

2.3.3 边缘检测算法的定位误差

2.4机器视觉测量系统的标定与补偿

2.4.1标定参照物的选择

2.4.2标定采样点的确定

2.4.3 像素当量的标定

2.4.4光学畸变误差的标定

2.4.5光源 强度对边缘位置影响的标定与补偿

2.4.6实验与分析

第3章微米级亚像素边缘定位

3.1 图像去噪处理

3.1.1 噪声的分类

3.1.2 常用的去噪算法

3.2亚像素边缘定位原理及常用方法

3.3高斯积分模型 .

3.3.1背光图像边缘特征

3.3.2模型数值 化计算

3.4基于 高斯积分曲线的亚像索边緣定位

3.4.1图像像紧 级边緣的提取

3.4.2算法实现

3.5 基于Bertnand模型的亚像素边缘定位

3.5.1 Bertrand 曲面及其性质

3.5.2图像边緣 过渡区提取

3.5.3算法实现

3.6计算实例

第4章齿轮机器视觉精密测量

4.1齿 廓图像边缘过渡带内像素点参数数据库

4. 1.1 齿廓图像边缘过渡带内像素点的几何参数关系

4.1.2像素点數据库参数的确定

4.2齿轮齿距偏差视觉精密测量

4.2.1Bertrand灰度曲面模型亚像索边缘检测算法改进

4.2.2齿廓基圆位r的定位算法

4.2.3齿廓基 圆位置的边缘过渡带定位(ETZL) 算法

4.2.4齿廓基圆位置的亚像索边缘定位 (SPEL) 算法

4.2.5齿轮齿距测量方法

4.2.6基于齿轮局部图像的齿距偏差机器视觉测量算法

4.2.7机器视觉测量齿轮中心定位精度对齿距测量误差的影响

4.2.8齿轮齿距偏差测量

4.3齿轮齿廓偏差机器视觉精密测量

4.3.1 齿廓偏差的基本概念.

4.3.2齿廓偏差 机器视觉精密测量模型的建立

4.4齿轮齿厚偏差视觉精密测量

4.4.1齿厚偏差 的基本概念

4.4.2齿厚偏差 的机器视觉精密测量方法

4.5公法线长度视觉精密测量

4.5.1公法线长 度变动的基本概念

4.5.2公法线 长度变动模型的建立

4.6中小模数齿 轮机器视觉精密测量实验

4.6.1测量系统软件.

4.6.2齿轮测量实验

第5章零件 2D几何量检测实例

5.1齿轮泵中间体检测

5.1.1齿轮泵中间体

5.1.2齿轮泵 体数字图像获取

5.1.3亚像素边界特征提取

5.1.4精度检测

5.2机油泵零件快速显微测量

5.2.1机油泵零件 

5.2.2测量方案

5.2.3图像处理

5.2.4数据处理

5.2.5齿轮泵零件检测小结

5.3磨削样 板检测

5.3.1 样板廓形的检测

5.3.2各向异性双边滤波

5.3.3 基于Facet模型提取亚像素边缘

5.3.4测量结果 分析

参考文献